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【目的】通过对河南省2001—2015年间不同时期（2001—2005、2006—2010及2011—2015年）冬小麦种植频率（winter wheat planting frequency,WWPF）时空变化及其主要影响因素定量分析,进一步明晰区域作物种植频率变化时空变化分布特征和主要影响因素顺序。【方法】以河南省为研究区,冬小麦为研究作物,在利用中低分辨率MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法进行连续15年（2001—2015年）作物种植空间分布信息提取基础上,获取了研究区不同时期冬小麦种植频率空间信息。在此基础上,开展不同时期冬小麦种植频率时空变化分析,并利用相关分析、主成分分析和线性回归分析等数理统计方法对不同时期研究区种植频率变化的影响因素进行分析,最终确定主要影响因素的重要性排序。【结果】基于MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法可获得河南省较高精度连续多年冬小麦种植空间分布信息,经验证,研究区冬小麦遥感提取平均总体精度为90.39%,Kappa系数在0.82—0.92之间,可满足区域冬小麦种植频率变化研究所需作物空间分布精度要求;通过分析河南省不同时期冬小麦种植频率时空变化信息,省域内冬小麦主产区大部分具有较高的冬小麦种植频率（WWPF>80%）,而豫西南和豫南等山区由于地形复杂、自然条件较差导致冬小麦种植频率普遍较低（WWPF≤40%）。此外,3个时段期间,河南省冬小麦主产区高频种植冬小麦面积呈逐步增加趋势,WWPF>80%的面积比例分别为42.68%、59.94%和63.07%,低频种植面积呈减小趋势,WWPF≤40%的面积比例分别为28.53%、17.99%和16.63%,这对我国冬小麦主产区稳定粮食种植面积具有重要意义;从冬小麦种植频率影响因素分析结果看,河南省冬小麦种植频率与有效灌溉面积比例、土壤质量综合指数、播期气候适宜度、坡度和高程等指标间均存在显著的相关性,且除与坡度、高程呈负相关外,与其余因素均为正相关关系。以上指标对河南省冬小麦种植频率变化影响程度的排序结果为土壤综合质量指数>播期气候适宜度>有效灌溉面积比例>坡度（高程）,即土壤质量>播期气候条件>灌溉条件>地形条件。【结论】通过对河南省冬小麦种植频率时空变化及其影响因素进行定量分析,明确了河南省冬小麦种植频率时空分布特征和变化规律,明晰了河南省区域冬小麦种植频率变化影响因素及其重要性排序,为开展作物种植面积变化分析提供了一定技术方法和思路借鉴,为区域农业土地利用决策模型构建提供一定基础理论支撑。 相似文献
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《中国农业科学》2020,(9)
【目的】通过对河南省2001—2015年间不同时期(2001—2005、2006—2010及2011—2015年)冬小麦种植频率(winter wheat planting frequency,WWPF)时空变化及其主要影响因素定量分析,进一步明晰区域作物种植频率变化时空变化分布特征和主要影响因素顺序。【方法】以河南省为研究区,冬小麦为研究作物,在利用中低分辨率MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法进行连续15年(2001—2015年)作物种植空间分布信息提取基础上,获取了研究区不同时期冬小麦种植频率空间信息。在此基础上,开展不同时期冬小麦种植频率时空变化分析,并利用相关分析、主成分分析和线性回归分析等数理统计方法对不同时期研究区种植频率变化的影响因素进行分析,最终确定主要影响因素的重要性排序。【结果】基于MODIS EVI时序遥感数据和CART决策树算法可获得河南省较高精度连续多年冬小麦种植空间分布信息,经验证,研究区冬小麦遥感提取平均总体精度为90.39%,Kappa系数在0.82—0.92之间,可满足区域冬小麦种植频率变化研究所需作物空间分布精度要求;通过分析河南省不同时期冬小麦种植频率时空变化信息,省域内冬小麦主产区大部分具有较高的冬小麦种植频率(WWPF80%),而豫西南和豫南等山区由于地形复杂、自然条件较差导致冬小麦种植频率普遍较低(WWPF≤40%)。此外,3个时段期间,河南省冬小麦主产区高频种植冬小麦面积呈逐步增加趋势,WWPF80%的面积比例分别为42.68%、59.94%和63.07%,低频种植面积呈减小趋势,WWPF≤40%的面积比例分别为28.53%、17.99%和16.63%,这对我国冬小麦主产区稳定粮食种植面积具有重要意义;从冬小麦种植频率影响因素分析结果看,河南省冬小麦种植频率与有效灌溉面积比例、土壤质量综合指数、播期气候适宜度、坡度和高程等指标间均存在显著的相关性,且除与坡度、高程呈负相关外,与其余因素均为正相关关系。以上指标对河南省冬小麦种植频率变化影响程度的排序结果为土壤综合质量指数播期气候适宜度有效灌溉面积比例坡度(高程),即土壤质量播期气候条件灌溉条件地形条件。【结论】通过对河南省冬小麦种植频率时空变化及其影响因素进行定量分析,明确了河南省冬小麦种植频率时空分布特征和变化规律,明晰了河南省区域冬小麦种植频率变化影响因素及其重要性排序,为开展作物种植面积变化分析提供了一定技术方法和思路借鉴,为区域农业土地利用决策模型构建提供一定基础理论支撑。 相似文献
3.
从县域尺度准确掌握粮食产量,对于国计民生具有重要意义。目前,基于高分辨率遥感影像的县域尺度的估产研究尚不多见。本文以山东省泰安市岱岳区为研究区,利用2019—2021年高分一号B星、高分一号C星影像,辅以Landsat-8影像,运用随机森林法进行遥感解译,识别耕地变化,探究了小麦种植区的时空格局,选取植被指数NDVI监测小麦长势,建立估产模型,并制作了像元级产量专题图。结果显示：小麦种植面积提取相对误差均在5.150%以内,2021年小麦种植面积降幅达26.021%;小麦长势虽然存在年际变化,但总体平稳;小麦总产量遥感估产误差不超过4.300%,2020年增幅约4.261%,2021年降幅约21.981%。研究表明：2020—2021年,研究区小麦种植面积显著下降,长势基本持平,小麦总产量减少。研究成果有利于地方政府及时准确了解粮食产量,对高分辨率遥感估产研究有积极意义,对于县域尺度的作物监测有较高参考价值。 相似文献
4.
准确快速获取小春作物的播种面积、空间分布及年际时空变化信息,可为农业部门制定政策、合理安排生产提供依据。利用多期Landsat 8影像,综合不同作物的光谱特征、纹理、NDVI值等信息,分别建立多时相小春作物提取模型,获取济宁市小麦和大蒜的种植信息,分析其时空动态变化。研究结果表明,济宁市大蒜和小麦的种植具有明显的区域性。小麦在农业生产上占据主导地位,空间分布广泛且较为稳定,种植重心偏移量较小且呈逐年下降趋势,其固定种植区的面积每年均稳定在3.2×10~5hm~2左右,2014-2017年,种植面积先增加后减少,但波动幅度较小;大蒜种植区主要集中在金乡县和鱼台县,受气象状况和市场影响,其种植面积呈现先减少后增加的趋势,波动幅度较大,空间分布变化也较为明显,种植重心偏移现象突出。本研究采用面向对象分类方法提取济宁市春季主要作物种植信息,可为农业部门掌握小春作物种植情况,制定农业政策提供一定的技术支持。 相似文献
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及时准确地获取农作物种植信息对把握区域农作物生产情况、种植结构调整等具有重大战略意义。大豆是国家重要农作物,在农业生产中占有重要地位。本文以大豆为目标作物,利用Sentinel-2遥感影像数据开展县域尺度大豆种植信息提取研究。以Sentinel-2影像为数据源,利用监督分类的最大似然算法提取县域尺度大豆种植信息,并进行精度验证。利用此种方法获取到2023年黑龙江省海伦市大豆种植信息,种植面积为959.51km2,用户精度为0.938,Kappa系数为0.809,与实际情况高度一致。基于Sentinel-2影像数据的最大似然法监督分类能够应用于县域尺度农作物信息提取,并将其应用到种植结构调整,农作物长势监测及估产等环节中,为制定农业政策、保障粮食安全等提供数据支持。 相似文献
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近年来,山西省大气污染日益严峻,而农业活动是大气污染排放的重要污染源之一,对大气环境的影响也日益突出。基于MODIS气溶胶产品数据,利用ENVI和Arc GIS对影像进行处理和合成,提取得到2005—2017年山西省的气溶胶光学厚度(AOD)值,并结合农业统计资料,分析了近12 a来AOD的时空变化特征与农业活动的关系。结果表明,从年际变化来看,AOD值与各农业影响因子呈微弱的负相关关系,具体表现在气溶胶污染会影响粮食种植面积、降低粮食产量和农业产值;从空间变化来看,山西省AOD值呈现南高北低、中部盆地地区高于东西两侧山地的分布特点;粮食种植面积大的地区AOD值高于种植面积小的地区,化肥施用量高的地区AOD值普遍较高;秸秆焚烧也成为大气污染的主要因素。 相似文献
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《福建林学院学报》2019,(2)
红树林湿地具有重要的生态服务功能,明确其时空动态变化特征对于保护和管理红树林湿地具有重要意义。本研究在野外实地调查与不同季相红树林、滩涂和米草光谱特征对比分析的基础上,基于Landsat TM/OLI RS影像,利用面向对象分类方法得到1990、1997、2005、2010和2017年泉州湾河口湿地自然保护区土地覆盖空间分布数据,并结合动态度、空间叠置分析、质心迁移等方法分析红树林时空动态变化特征及其驱动力因素。结果表明:1990—2017年,红树林面积整体呈大幅度增加,仅在1997—2005年间呈现小面积减少,其中在2010—2017年间面积增加最为剧烈,动态度为32.78%。相对于其他土地覆盖类型,米草和滩涂与红树林的面积转化最大,其中1997—2005年共有4.70 hm2红树林转出为米草和滩涂,而2010—2017年间共有178.60 hm2滩涂和米草转入为红树林。1990—2017年,红树林与米草质心均向海迁移,且彼此间的距离逐渐增大。红树林面积时空变化的驱动力因素涉及多个方面,其中自然环境变化、外来植被入侵和养殖业发展对红树林的存在与繁衍具有一定的消极作用,而人工造林工程与入侵植被治理对其具有积极作用,且作用大于前者。继续实施和深入研究红树林人工造林工程、米草治理方法和建立健全红树林生态系统监测体系是保护和管理红树林湿地的重要手段和措施。 相似文献
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作物种植结构的时空分布与变化,是制订农业种植结构调整政策的科学依据和农业可持续发展的重要研究内容。运用数理统计和空间分析方法,对2005~2015年临汾市主要农作物的时空变化进行了研究。结果表明:11 a间,玉米种植面积大幅增加,种植面积比例增加了8.77个百分点,且呈不断提高趋势;谷物种植面积比例增加了2.36个百分点;小麦播种面积减少最多,种植面积比例减少了5.64个百分点;其余作物种植面积均呈现小幅度减少趋势。作物空间变化呈现了较强的规律性:谷物、玉米和小麦种植集中分布在襄汾县和洪洞县,且由中东部地区向西南地区集中;豆类种植主要分布在尧都区和襄汾县,且由南部向西北边集中;薯类种植主要分布在襄汾县和隰县,种植面积由南部向西北部扩大。 相似文献
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为了科学准确地、动态地大面积估测江苏省张家港市小麦的生产力,利用TM和IRS-P6遥感影像,采用NDVI值比较区分法,应用3S技术对张家港市2005—2008年小麦的生产力变化进行了动态估测。结果表明,遥感估测张家港市2005—2008年小麦平均种植面积的精度结果为97%以上;小麦平均产量精度结果为93.55%;利用3S技术进行张家港市小麦总产遥感估测值与地面统计值差异低于8%;遥感估测张家港市小麦总产量呈逐年上升的趋势,而耕作面积相对稳定。总之,基于近4年遥感数据所获取的张家港市小麦总产量的变化情况建立模型,可以估测出张家港市城市化发展对当地小麦供需平衡的影响不大。 相似文献
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1951-2015年中国主要粮食与油料作物种植结构变化分析 总被引：2，自引：1，他引：1
为阐明中国主要粮食-油料作物种植结构变化特征。本研究基于1951—2015年中国主要粮食与油料作物的分省生产数据,利用优势指数理论等指标分析中国主要粮食与油料作物生产时空变化特征,探讨影响中国粮食与油料作物种植结构变化的驱动因素。结果表明:1951—2015年,中国水稻、玉米和花生种植面积均有不同程度增加,小麦和大豆面积有所减少;各作物总产量和单位面积产量均显著增加。1951—2015年,东北地区和华北地区粮食与油料作物种植结构变化最显著,东北地区水稻和玉米面积显著增加,小麦面积显著下降;华北地区玉米和花生面积显著增加,大豆面积显著下降。 相似文献
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根据江西省2005—2019年粮食生产数据及相关影响因素数据，采用空间自相关分析和相关分析方法，分析近15年来江西省粮食生产时空变化特征及影响因素。结果表明：（1）2005—2019年江西省粮食产量总体呈现增长趋势，主要粮食作物产量依次为：稻谷>玉米>小麦；（2）宜春市和吉安市粮食产量在江西省各市位居前列，新余市、萍乡市、鹰潭市及景德镇市粮食产量一直相对偏少，市域粮食产量在空间分布上呈现相似类型集聚分布特征，且随着时间变化空间集聚特征愈发明显；2005—2019年江西省的粮食高产集聚区由抚州逐步聚集于上饶；（3）农业肥料、播种面积和农业塑料薄膜与粮食产量呈显著正相关，对粮食生产均具有显著性正向效益。 相似文献
13.
小麦种植面积遥感监测是小麦估产的基本要素,准确而及时地提取不同灌溉类型冬小麦种植面积及其空间分布信息可为冬小麦长势监测以及产量评估提供科学依据。以山西省闻喜县冬小麦为研究对象,以Sentinel-2A影像为基础数据源,选择主成分(PCA)、红边归一化植被指数(RENDVI)、纹理特征等3个特征变量,结合实地调查样本点,采用随机森林算法,提取冬小麦种植面积,并结合数字高程模型(DEM)提取雨养区和灌溉区冬小麦种植面积。结果表明,Sentinel-2A遥感数据适合作为县域尺度冬小麦监测的数据源;主成分分析、纹理特征和RENDVI的引入可以提高单时相遥感影像对县域冬小麦分类的识别能力;随机森林算法和数字高程模型结合可以实现雨养区和灌溉区冬小麦种植面积的提取。 相似文献
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《山东农业科学》2019,(7):143-151
作物种植结构监测和估产是精准农业遥感应用的重点领域,其研究对于指导作物种植结构和制定农业政策具有重要意义。本文以新疆阿克苏地区为研究区,以2016年多时相Landsat8 OLI和GF-1影像为数据源,基于物候信息、时相特征、积温和光谱特征确定农作物识别关键时期和特征参数,构建决策树分类模型,开展作物种植结构监测研究。结果表明:多源与多时相遥感数据可以反映不同农作物的季相特征,研究中所构建的决策树分类模型能够在大区域范围内高精度地实现作物分类,总体精度达83%,Kappa系数为0.77。与统计数据对比,棉花面积精度在85%以上,玉米为81%,小麦为80%以上,水稻达80%以上。因此,利用Landsat 8和GF-1影像在大区域提取农作种植结构是可行的,为今后遥感在农业上的应用提供一个广阔前景。 相似文献
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【目的 】分析东北地区高标准农田粮食作物种植分布及空间变化情况,为高标准农田的监测监管提供依据。【方法 】文章选取中国东北地区为研究范围,利用卫星遥感影像提取2017—2021年水稻、玉米和大豆等主粮作物的空间分布,并将其与已建成的高标准农田项目空间数据以及一般耕地数据进行叠加分析,以对高标准农田和一般耕地上的主粮作物种植面积和占比进行分析对比。【结果 】2017—2021年东北地区高标准农田种植的主粮作物比例平均高出一般耕地约14%。高标准农田建设比例高、且主粮作物占比增加的地区主要分布在黑龙江东部及东北部、吉林西部;而高标准农田建设比例低、且主粮作物占比降低的县有23个,主要分布在山脉附近。【结论 】2017—2021年东北地区高标准农田主粮作物面积占比高于一般耕地,高标准农田在落实“良田粮用”政策和保障粮食供给方面成效显著。 相似文献
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【目的】揭示江苏省水稻种植时空格局及动态变化特征,评价其稳定生产水平和种
植结构的空间变化规律,为江苏省水稻生产空间布局的优化调整和可持续发展提供决策依
据。【方法】文章选择江苏省水稻主产区50 个1∶50 000 比例尺标准地形图图幅单元为研究
区域,基于江苏省5 m 空间分辨率耕地遥感数据库,利用2011—2019 年水稻生长期内多源
遥感卫星影像,提取研究区当年的水稻种植面积及空间分布信息。运用数理统计和GIS 空间
分析功能,研究水稻面积变化幅度、变异系数以及转非水稻面积的时空分布特征,继而分析
2011—2019 年水稻种植面积的时空动态变化。【结果】研究区内50% 的地区水稻种植面积
仍然保持相对稳定,42% 的地区水稻种植面积缓慢下降,仅8% 的地区水稻种植面积急剧下
降。2011 年以来,累计有11.6 万hm2 水稻田逐年转为非耕地或持续种植其他作物,占2011
年研究区内水稻种植面积的13.7%。【结论】2011—2019 年研究区内水稻种植面积变化趋势
线斜率为-0.88,总体呈下降趋势,水稻面积平均变化率为-1.03%,变异系数为2.99%。 相似文献
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《农业与技术》2020,(4)
在遥感和GIS技术的支撑下,基于1995年、2005年和2017年遥感影像目视解译获得3期土地利用数据,结合土地利用动态变化和土地利用转移矩阵的方法,对贵州省涟江流域1995—2017年土地利用时空变化特征进行分析。结果表明:近20a来,涟江流域的土地利用以灌木林地、耕地、林地和草地为主,灌木林地和耕地的面积呈下降趋势,林地呈略微增加趋势,草地先增加后下降,其他用地和水域面积呈下降后又保持平稳趋势,建设用地的面积则持续增加;各土地利用类型在2005—2017年的变化程度比1995—2005年更剧烈,从1995—2017年整个研究时段来看,建设用地的增加趋势最明显,主要分布在流域中部的惠水县和北部的花溪区党武镇、青岩等地;在1995—2005年,土地利用转移主要表现为耕地转为草地和林地灌木林地转为林地,说明退耕还林还草、石漠化治理等生态建设效果比较明显;而在2005—2017年,耕地、草地和水域转为建设用地较为明显,流域近年的城镇化进程在逐步加快;建设用地和耕地主要在研究区中部偏东呈纵列分布,林地主要在研究区中部呈块状分布,草地和灌木林地遍布全区,且两者差别不大,除此之外部分耕地在研究区零星分布。研究结果为涟江流域的生态文明建设、城镇化发展和土地资源利用规划等提供重要的数据基础与理论依据。 相似文献
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晋南区冬小麦种植分布卫星遥感反演及时空变化分析 总被引：2，自引：0，他引：2
晋南区作为山西省冬小麦种植主产区,其冬小麦种植结构的变化对农业决策有着至关重要的影响。基于MODIS数据,将归一化植被指数(NDVI)作为一个波段,与可见光波段、近红外波段同时作为分析波段,分析主要地物波谱特征,确定反演冬小麦面积的理想时期,优化混合像元分解法的端元选取方式为裸地—冬小麦—林地—水体模型;然后提取了2000—2014年晋南区冬小麦种植面积分布,并结合实际统计数据对结果进行校正,校正后相对误差小于15%的县占总数的92.41%;基于提取结果对2000—2014年晋南区冬小麦种植分布变化和种植概率空间变化进行了分析。结果表明,晋南区冬小麦种植分布受地形因素影响较大,主要分布在运城盆地、临汾盆地、长治盆地和晋城市中部等地势较平坦的地区,且2000—2014年冬小麦面积整体呈下降趋势,长治减少幅度最大;晋南区冬小麦种植核心地带主要分布在临汾盆地和运城盆地,临汾盆地大部地区种植概率变化较小,运城盆地种植概率增减不一,晋城市种植概率下降较多,在长治盆地下降最为明显。 相似文献
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寿光市是我国重要的海盐生产基地,亟需选取典型数据对其在体量及空间分布格局发生的显著变化进行分析与管理。以Landsat TM/OLI遥感影像及土地利用现状图为基础数据源,结合野外实地调查形成的专家先验知识,对研究区1985、1995、2005和2015年4期遥感影像图进行监督分类及处理,并利用土地利用转移矩阵监测寿光市30年间盐田面积动态变化,对影响其变化的主要驱动因素进行了分析与讨论。结果表明：研究区土地利用分类结果精度较高,总体精度高于85%,Kappa系数大于0.80。研究期间寿光市盐田面积增加19 503.72 hm 2,年均增长率为3.68%,整体表现出先增后减的变化趋势。1985-1995年,盐田面积迅速增加,年增长率为12.13%;1995-2005年间,年增长速率急剧降低,仅为1.35%;2005-2015年间,盐田面积表现为负增长,年增长率为-1.63%。研究期内增加的盐田主要来源于滩涂、沿海水域和草地,而减少的盐田主要复垦为耕地和建设用地。研究结果可为寿光市乃至山东省滨海盐田的科学管理与利用、废弃盐田的复垦与湿地恢复提供理论与数据参考。 相似文献